文档名：一种基于NightYOLOX的低照度目标检测方法
摘要：由于在低照度场景下获取的图像具有亮度弱、对比度低、噪声多和细节丢失等特点,使用现有的检测模型对低照度图像进行目标检测会出现定位不准确和分类错误,从而导致最终的检测精度偏低.针对以上现象,本文提出了一种基于Night-YOLOX的低照度目标检测方法.该方法首先设计了一个低级特征聚集模块(Low-levelFeatureGatheringModule,LFGM)与主干网络合并.在低照度场景下捕获更多有效的低级特征有利于定位目标,该模块通过聚集浅层特征图中具有判别性的低级特征并送入高级特征图和深层卷积阶段中,以补偿在对低照度图像进行特征提取过程中边缘、轮廓和纹理等低级特征的缺失.然后,设计了一种注意力引导块(AttentionGuidanceBlock,AGB)嵌入检测模型的颈部结构,从而减少低照度图像中噪声干扰的影响,引导检测模型推断出特征图中完整的对象区域范围并提取更多有用的对象特征信息,以提高目标分类的准确性.最后,在真实低照度图像数据集ExDark上进行实验,结果表明所提出的Night-YOLOX相比于其它主流的目标检测方法,在低照度场景下具有更好的检测性能.
Abstract：Imagescapturedinlow-illuminationenvironmentsoftenhavemanyqualityproblems,suchasweakbright-ness,lowcontrast,muchnoise,anddetailloss.Theseproblemswillleadtoinaccuratelocalizationandobjectclassificationerrorswhenusingtheexistingobjectdetectionmodelstodetectlow-lightimages,resultinginlowdetectionaccuracy.Aim-ingattheabovephenomena,thispaperproposesalow-illuminationobjectdetectionmethodcalledNight-YOLOX.First,thelow-levelfeaturegatheringmodule(LFGM)isdesignedtobeincorporatedintothebackbone.Capturingmoreeffectivelow-levelfeaturesinlow-illuminationscenesisbeneficialtolocatingobjects.TheLFGMaggregatesmorediscriminativelow-lev-elfeaturesfromtheshallowfeaturemapsandfeedsthemintothehigh-levelfeaturemapsandthedeepconvolutionstages,soastocompensateforthelossoflow-leveledge,contour,andtexturefeaturesduringfeatureextractioninlow-lightimages.Then,theattentionguidanceblock(AGB)isdesignedtobeembeddedintheneckofthedetectionmodel.TheAGBreducestheinfluenceofnoiseinterferenceinlow-lightimages,guidesthedetectionmodeltoinferthecompleteobjectregionsandex-tractmoreusefulobjectfeatureinformation,soastoimprovetheaccuracyofobjectclassification.Finally,experimentsareconductedonthereallow-lightimagedatasetExDark.Theexperimentalresultsshowthatcomparedwithothermainstreamobjectdetectionmethods,theproposedNight-YOLOXhasbetterdetectionperformanceinlow-illuminationscenarios.
作者：江泽涛 施道权 雷晓春 何玉婷 李慧 周永刚Author：JIANGZe-tao SHIDao-quan LEIXiao-chun HEYu-ting LIHui ZHOUYong-gang
作者单位：桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室,广西桂林541004
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(10)
分类号：TP391
关键词：目标检测 低照度图像 低级特征 注意力机制 YOLOX
Keywords：objectdetection low-lightimages low-levelfeatures attentionmechanism YOLOX
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：一种基于Night-YOLOX的低照度目标检测方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(10)江泽涛 施道权 雷晓春 何玉婷 李慧 周永刚由于在低照度场景下获取的图像具有亮度弱、对比度低、噪声多和细节丢失等特点,使用现有的检测模型对低照度图像进行目标检测会出现定位不准确和分类错误,从而导致最终的检测精度偏低.针对以上现象,本文提出了一种基于Nig...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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